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策略(上)

素策略 状态空间盲目    广度优先素(Breadth-First-Search)    深度优先素(Depth-First-Search)   状态空间启发    A算法 下面是一个九宫问题(八数码问题),相信他会让你进一步理解 我们的目的是用最少的步骤移动空格,把S0变成SG,而空格只选择左右上下移动 1)采用广度优先就是采用广度优先素策略的解法,不要带有恐惧的第一感觉去看这个 2)采用深度优先 很遗憾的是没有画出完整的解法,因为实在太长了,这就是深度优先,一路走,不到天黑不回头。 状态空间启发性 假如形象来所BFS和DFS,BFS像一个胆小的孩纸,遇到困难会尝试每一种解决方法,DFS,像一个胆大的孩纸,遇到困难会选择一种解决方法进行实践,直到解决或者实践失败 BFS和DFS不适用于 ,因为他没有体现出一种,只是盲目的寻找目标,试想一下,如果九宫格变成了一百宫格,而解法是在一般树的最后一层,那BFS和DFS的性无法直视,于是就产生了适用于的启发性-A*(这里我不会讲解

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的无信息

中,当你面对一些问题不知道怎么解决的时候,有一类常用的解决问题的方法,叫做。就好像你在一片迷雾的森林里,不知道怎么办时,走一步算一步,走起来再说。 每种实现的形式有两种分类,根据展开节点是否曾经被展开过来区分为按树还是按。按树时,你展开的节点可以包括你已经过的节点。而按,只展开你还没过的节点。 优点: 只要你的问题的代价随着层级的深度递增的就保证找到最优解。 缺点: 展开的越深,节点以指数级增长,内存容易爆掉。 所以,问题较小时,用广度优先比较直观的解决问题。 二、深度优先: 只要下一层的节点还展开,则优先展开它。实现时用的时一个后进先出的队列来保存节点,最后展开的节点加入了队列,只要它还展开,就继续取出它展开,保证了不断深入的而顺序。 缺点: 难以保证找到最优解,因为当你不确定问题的情况时,就可无限深入下去而不回头了。 所以需要改进它的缺点。 改进的方式是迭代逐次加深的深度优先

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    百度推出APP“简单

    在“:AI 生态 加速未来”的高端对话中,李彦宏发表了“为了一个更美好的 AI 时代”为主题的演讲,其中提到百度推出了新的“简单”App。 ? 支持 iOS 和 Android 系统哦 永远不放广告 李彦宏在演讲中提出“新宣言”,为了最大程度保证良好的用户体验,百度软件“简单,永远不放广告”,欢迎大家来尝试。 ? 李彦宏现场展示了“简单”的功:“简单”可以依靠声纹识别技术,区分成与少儿,开启少儿模式,自动显示更适合儿童观看、阅读的内容。 比如“成”二字,页面会提示“小朋友,页面有风险”!这样,就不用担心小朋友们看到不合适的内容啦! ? 除了这些,在语音调起和像识别方面,简单继续延承了百度 AI 的便捷、快速。 我们现在一周作五天,休息两天,也许未来一周作两天,休息五天。但是更重要的是,很可因为,劳动不再成为们谋生的手段,而是变成的一种需求。你想作、想去创新、想去做创造,所以你才去作。

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    基础-局部算法

    爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心,它每次都会查找附近节点里的最优节点,并移动到最优节点,如此循环便找到最优解,但是它只找到局部的最优解,而非整体最优解 问题示例 以最高点为例,已知山坡的高度 Metropolis准则,按照一定的概率接受下一个解,即使它是非最优解,因此随着迭代次数的增加,最终会趋向于全局最优解 问题示例 已知山坡高度f(x)满足 求x∈[0, 20]时山坡的最低点 通过像可以看出该函数拥有多个极小值点

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    裴健:​,

    第二,,我们要做到必须要用到的方法,目前的很多应用都是任务,同行。 用户的信息需求往往不直接被系统直接理解,于是用户把信息需求转化为系统的查询。系统得到用户的查询,找到相应的结果,可是一些文档、片、像或者是生成的内容,返回给用户。 2 要用到大量的技术,所以我们要通过技术去理解用户的信息需求。同时,很复杂,的每一个任务都需要多多少少用到技术。 什么是? 可以说已经变成了我们无时无刻、无处不在的需求和具。同时也会产生很多新的挑战。其中一个核心的挑战是我们怎么确保服务于社会的每一个,没有因为各种限制而被遗弃。 ? 这些都是我们做需要认真考虑和抓紧行动的方向。我个认为远远不仅仅是一个技术问题,也远远不仅仅是一个的问题,它是一个非常复杂的全社会的系统程。

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    导论 (七) - 求解策略

    [1240] [1240] 1 的概念 [概念] [基本问题] [过程] [方向] [1240] 盲目与启发式 [1240] 2 状态空间知识表示法 [1240] 2.1 状态空间的表示法 [1240] [1240] [1240] [八数码问题的状态空间] [1240] 2.2 状态空间的描述 [状态空间的有向描述] [1240] [1240] [1240] 3 启发式 3.1 3.2.1 启发信息 [1240] [1240] [分类] 3.2.2 估价函数 [evaluation function] 注意 [1240]八数码问题的启发函数[1240] [1240] 3.3 A算法 [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] 3.4 A*算法及其特性分析 [1240] 3.4.1 可采纳性 [1240] 3.4.2 单调性 [1240]

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    巨头的进击之道

    无论结果如何,最终都将推动的高速发展,引领引擎的自我变革。 3、引擎乃至科技的未来 引擎3.0,或者说下一代引擎的核心要素。 过去引擎帮助们“找到答案”,未来引擎实现与服务的化的连接。们通过与引擎这个助理自然地对话来找到和使用服务。 对话形式可以是文字,可以是语音、可以是片,甚至还可是通过眼镜所捕捉的视频让引擎看会听懂思考,理解类和帮助类,做类的助理。 给下一代引擎加上机械力和电子硬件,它就是机器;加上语音力它就是聪明的语音助手;加上像和视频识别力它就是眼镜;就连中国最习惯的筷子都可以内置百度引擎成为“筷”来解决食品安全问题… … 除了顺应移动和物联网浪潮升级用户体验之外,还会帮助引擎开展更多新业务、形成全新商业模式,最典型的便是大数据业务,基于引擎所掌握的海量数据以及对自然语言的处理力(NLP),引擎可开展预测

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    :第三章 推理技术

    第三章 推理技术  教学内容:本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法,是研究的又一核心问题。  正在改变生活的方方面面,大多数专家认为,今天的进化为通用只是时间问题,计算机迟早会达到甚至超过的临界点。 ·        它强加了类层次的约束。如果我们造出一台具有超慧的机器,它会不会因为看起来太聪明而无法通过测试。   假设有真正的AGI系统,并且位置颠倒了——一个AGI来决定你是计算机还是,你做得多好?  在最近的AGI-20会议上,一位与会者评论说,真正力的测试应该是设计真正力测试的力。 源:unsplash  是时候用更好的东西取代灵测试了,继续致力于在灵测试中欺骗类并不是创建AGI的正确方向,该去尝试衡量它的力。

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    谷歌利用改善结果

    近日,谷歌表示,它正在利用和机器学习技术来改善谷歌的结果。在今天早上的一篇博客文章中,这家科技巨头宣布,在美国用英语新闻主题的用户,现在可以在结果页面的顶部看到一篇文章。 谷歌产品经理邓肯·奥斯本在公示中写道:“各种类型的信息,以帮助他们更好地理解世界和他们最关心的话题。我们会持续改进,以帮助们更好的定位某个主题,更加容易的在网络中探相关的想法。 推动这种改进的,是一种新的故事理解技术,这种技术够将新闻故事中涉及的物、地点和事物绘制成形,然后将它们联系起来。 ? 不同的新闻文章组,分别由自然语言理解体系结构提供信息。 比如:谷歌最近将来自transformer (BERT)的双向编码器,部署到了中,以帮助系统其更好地理解用户查询背后的意。 “我们希望这些更新帮助们了解最相关的信息,加深对周围世界的理解。”——奥斯本在博文最后写道。 在谷歌完全改变谷歌新闻的一年多以来,本周,终于也得到了增强。

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    微软为必应推出新功,使结果更具价值

    科技改变生活 12月14日,微软在旧金山举行的一场关于AI的主题活动中,宣布旗下引擎产品必应将加入一系列的新特性。 据微软研究组的项目经理Kristina Behr介绍,目前在引擎的挑战已经不是信息了,在这方面AI的力已经很强大,现在的痛点是如何让海量的信息具有意义。 另外,必应的也得到了加强,经过对象识别模拟训练,它可以更准确地识别片中的物体,包括物的穿着和地标性建筑等对象。 据悉,Bing国际版搭载了助手微软小冰,小冰已更新到第五代,成长为够进行情感计算,面向情商方向发展的系统,它可以根据对话分析的情感并作出分析,让对话更加流畅地进行。 许多业内专家认为,引擎的终极形态,要想做到极致就必须实现自然交互,未来的引擎一定够直接想类所想,而不再是通过输入关键词的方式,引擎的未来是成为类大脑的外延,到那时我们与世界的连接方式将彻底变革

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    、强、超

    文章目录 弱(Weak AI) 弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力 知识表示的力,包括常识性知识的表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通的力 将上述力整合起来实现既定目标的力 ——Stackexchange 超(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    大数据词汇引TUVWXYZ大数据词汇

    大数据词汇引 T ---- T字节(TB: Terabytes):约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。 V ---- 数据可视化(Visualization):有了合理的可视化之后,原始数据就够使用了。当然这里的可视化并不止简单的表。 而是够包含数据的很多变量的同时还具有可读性和可理解性的复杂表。 价值(Value) :(译者注:大数据4V特点之一) 所有可用的数据,为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。 这里的“可视化”并非普通的型或饼,可视化指是的复杂的表,表中包含大量的数据信息,但可以被很容易地理解和阅读。 XML数据库通常与面向文档型数据库相关联,开发员可以对XML数据库的数据进行查询,导出以及按指定的格式序列化 Y ---- Yottabytes:接近 1000 Zettabytes,或者 2500

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    基础-树的扩展与n皇后问题

    由于多了判断,因此遍历的节点比DFS更少,速度也更快 通常情况下,可以把问题的解转化成多叉树,当一个节点满足题意时,才会继续遍历它的子树,否则直接跳过当前节点 约束函数 约束函数用来排除不可存在解的情况 例如在路径规划,已经找到了一条长度为10的通路,而当前节点的g(N)已经大于10,那么当前节点的子树中不可存在比10更短的通路,因此跳过该节点 n皇后问题 问题描述 将n个皇后放在n×n的方格纸上, - queen[j])) return false; } } return true; } 约束函数 约束函数CheckEnable(int i,int j)用于判断否在 (i,j)处放置皇后,如果不,则不需要继续遍历 //约束函数,检查当前状态下,否在(i,j)放置皇后 bool CheckEnable(int i, int j) { queen[i] = - j) == abs(queen[i] - queen[j])) return false; } } return true; } //约束函数,检查当前状态下,否在

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    高精度引擎Ella可通过关键词抓取视频细节

    世界知名数字监控和安全技术服务提供商IC Realtime就此推出了一款基于云端技术以及引擎Ella,它在很大程度上解决了这个问题。 基于深度学习的引擎Ella配备有自然语言,可以让用户通过输入关键词从视频中抓取出确切想要查找的像,这类似于日常生活中我们通过百度或者谷歌来想要的结果。 另外,除了深度学习功,Ella够还使用算法具从视频中识别物体、颜色、车辆、动物和物。 要从所有的视频中抓取出有用画面,我们需要筛选,这可涉及数小时的宝贵时间。但是,对于Ella来说,这个问题将会得到解决,因为引擎会突出显示所有异常事件,并且允许快速所有的片段。” 根据IC Realtime首席执行官Matt Sailor的说法,Ella提供的视频将为世界各地的安全监控摄像机带来和分析的力。

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    原理 - 通过求解问题1 中的问题求解2 问题实例

    1 中的问题求解 ? 1.1 简单的问题求解体算法 ? 1.2 例:罗马尼亚部分公路 ? 1.2.1 相关术语 ? 1.2.2 问题形式化的五个要素 ? ? ? ? ?

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    大数据词汇引S大数据词汇引S

    大数据词汇引S S ---- 流处理(Stream processing):流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。 据估计,10TB 够容纳美国国会书馆的所有印刷品,而 1TB 则够容纳整个百科全书 Encyclopedia Brittanica。 仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量,确保产品性达到最优 网格(Smart grid):是指在源网中使用传感器实时监控其运行状态,有助于提高效率 SQL :在关系型数据库中,用于检数据的一种编程语言 引擎是一个为你提供信息“检”服务的网站,它使用某些程序把因特网上的所有信息归类以帮助们在茫茫网海中寻到所需要的信息,它包括信息集、信息整理和用户查询三部分。 目前常用的网络引擎有百度,Google,我爱读,狐,雅虎,必应,好书,有道,中客等。

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    学界 | 启发式:华为提出通用程方法

    选自arXiv 作者:Zengkun Li 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 鉴于当前认知神经科学和程所遇到的困难,华为 2012 实验室的研究员提出了一种新的通用程方法:使用学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数的启发式方法 从以上讨论中作者得出,目前实现通用的方法等价于在一个巨大的空间中利用非常有限的先验知识寻找近似最优解。如果依靠,很难想像在可预见的未来内找到正确的神经网络架构和学习算法。 )的启发式方法。 本文中的方法的目标是体,其问题特征并不和空间直接相关,因此上述这些算法并不适用。而遗传算法和粒子群优化算法通过建模解决问题,然后通过适合度函数评估候选解。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.03043 摘要:这篇论文提出了一种非手设计的基于启发式算法在解空间候选体的程方法,该解空间由体在仿生学基础上建模而形成

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    百度到底有多

    要知道,从古早的文本检到今天的,网络世界的网页数量已经从千万级别,增长到了千亿级别,其中囊括的内容可比世界上所有书馆加起来还要丰富。 并且这些做引擎起家的公司,如今也都成为了领域的先行者。 ? 国内,百度同样是最早投入技术研发的科技公司,在2010年就成立了单独的NLP部门。 以引擎技术为核心,在过去十余年中,百度演化出了语音、像、知识谱、自然语言处理等技术。 事实上,也有不少业内士认为,自诞生之初,就拥有类似于的属性:你在框中提问题,机器来找出答案提供服务。 而作为技术的第一块试验田,不论是还是机器都在不断进化,现在也确实成为了技术的集大成者。

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    ”与灵机

    ”与灵机 ? 今天白天有两件事情,第一是我看到了一篇知乎神文,讨论比灵机更强悍的计算模型。第二是朋友圈讨论群都在刷亚马逊机器学习年会和微软build大会。 对于吃瓜群众来说,是个越炒作越热的话题。然而所谓的”和我们平时说的类的只其实相去甚远。所以也就有了这篇应景而生的文章。 这篇文章的最主要宗旨是科普一些计算机科学领域的基石性的东西,让我们对当下的有一个合理的期盼和理解。文章不可避免的会涉及到一些相对比较难懂的,我本也一知半解的东西。 然而这门课对于理解计算机的本质,明白计算机做什么不做什么,乃至于帮助我们从这样的所谓热点炒作的概念里面跳出来都有极大的意义。 谨以此文普及一下灵的伟大贡献和澄清一下越来越甚嚣尘上的终将取代类的言论。

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    为什么中美引擎巨头都成为先锋?

    随后,报告对中美技术平台模式进行了对比,认为百度领先的AI开放平台具有非常明显的“中国特色”。 透过这份报告,我们不禁思考:这场新的技术变革中,两家引擎巨头为什么率先跑出? 之所以够全面布局领域,和引擎起家的百度和谷歌都不缺海量数据基础有关。 另外,引擎的业务竞争还让百度和谷歌在计算机及信息技术革命时代就已具备强大的数据分析力,这项力在时代进化为百度和谷歌的竞争优势,即体现在算法层面。 围绕着生态,百度和谷歌同样建立起了非常广泛的业务组合,包括视频、翻译、地等服务,这些服务都构建在技术的基础上。 时代,数据、算力、算法是其生长的动力。 毫无疑问,这都是巨头擅长的方面,因此,“引擎上长出来”这种说法并不过分。

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